GOROOT=C:\Program Files\Go #gosetup
GOPATH=C:\Users\Dev\go #gosetup
"C:\Program Files\Go\bin\go.exe" build -o C:\Users\Dev\AppData\Local\JetBrains\GoLand2025.3\tmp\GoLand\___6go_build_main_go.exe D:\SmartFlow-Agent\backend\main.go #gosetup
C:\Users\Dev\AppData\Local\JetBrains\GoLand2025.3\tmp\GoLand\___6go_build_main_go.exe #gosetup
2026/04/18 10:03:36 Config loaded successfully
2026/04/18 10:03:45 Database connected successfully
2026/04/18 10:03:45 Database auto migration completed
2026/04/18 10:03:45 RAG runtime initialized: store=milvus embed=eino reranker=noop
2026/04/18 10:03:45 outbox engine starting: topic=smartflow.agent.outbox brokers=[localhost:9092] retry_scan=1s batch=100
2026/04/18 10:03:45 Kafka topic is ready: smartflow.agent.outbox
2026/04/18 10:03:45 Outbox event bus started
2026/04/18 10:03:45 Memory worker started
2026/04/18 10:03:45 WebSearch provider: bocha
2026/04/18 10:03:45 Routes setup completed
2026/04/18 10:03:45 Server starting on port 8080...
[GIN-debug] [WARNING] Creating an Engine instance with the Logger and Recovery middleware already attached.

[GIN-debug] [WARNING] Running in "debug" mode. Switch to "release" mode in production.
 - using env:	export GIN_MODE=release
 - using code:	gin.SetMode(gin.ReleaseMode)

[GIN-debug] GET    /api/v1/health            --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/routers.RegisterRouters.func1 (3 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/user/register     --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*UserHandler).UserRegister-fm (3 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/user/login        --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*UserHandler).UserLogin-fm (3 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/user/refresh-token --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*UserHandler).RefreshTokenHandler-fm (3 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/user/logout       --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*UserHandler).UserLogout-fm (5 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/task/create       --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskHandler).AddTask-fm (6 handlers)
[GIN-debug] PUT    /api/v1/task/complete     --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskHandler).CompleteTask-fm (6 handlers)
[GIN-debug] PUT    /api/v1/task/undo-complete --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskHandler).UndoCompleteTask-fm (6 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/task/get          --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskHandler).GetUserTasks-fm (5 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/course/validate   --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*CourseHandler).CheckUserCourse-fm (5 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/course/import     --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*CourseHandler).AddUserCourses-fm (6 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/task-class/add    --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskClassHandler).UserAddTaskClass-fm (6 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/task-class/list   --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskClassHandler).UserGetTaskClassInfos-fm (5 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/task-class/get    --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskClassHandler).UserGetCompleteTaskClass-fm (5 handlers)
[GIN-debug] PUT    /api/v1/task-class/update --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskClassHandler).UserUpdateTaskClass-fm (6 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/task-class/insert-into-schedule --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskClassHandler).UserAddTaskClassItemIntoSchedule-fm (6 handlers)
[GIN-debug] DELETE /api/v1/task-class/delete-item --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskClassHandler).DeleteTaskClassItem-fm (6 handlers)
[GIN-debug] DELETE /api/v1/task-class/delete-class --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskClassHandler).DeleteTaskClass-fm (6 handlers)
[GIN-debug] PUT    /api/v1/task-class/apply-batch-into-schedule --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*TaskClassHandler).UserInsertBatchTaskClassItemsIntoSchedule-fm (6 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/schedule/today    --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*ScheduleAPI).GetUserTodaySchedule-fm (5 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/schedule/week     --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*ScheduleAPI).GetUserWeeklySchedule-fm (5 handlers)
[GIN-debug] DELETE /api/v1/schedule/delete   --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*ScheduleAPI).DeleteScheduleEvent-fm (6 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/schedule/recent-completed --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*ScheduleAPI).GetUserRecentCompletedSchedules-fm (5 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/schedule/current  --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*ScheduleAPI).GetUserOngoingSchedule-fm (5 handlers)
[GIN-debug] DELETE /api/v1/schedule/undo-task-item --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*ScheduleAPI).UserRevocateTaskItemFromSchedule-fm (6 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/schedule/smart-planning --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*ScheduleAPI).SmartPlanning-fm (5 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/schedule/smart-planning-multi --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*ScheduleAPI).SmartPlanningMulti-fm (5 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/agent/chat        --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*AgentHandler).ChatAgent-fm (6 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/agent/conversation-meta --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*AgentHandler).GetConversationMeta-fm (5 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/agent/conversation-list --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*AgentHandler).GetConversationList-fm (5 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/agent/conversation-history --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*AgentHandler).GetConversationHistory-fm (5 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/agent/schedule-preview --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*AgentHandler).GetSchedulePlanPreview-fm (5 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/agent/context-stats --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*AgentHandler).GetContextStats-fm (5 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/memory/items      --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*MemoryHandler).ListItems-fm (5 handlers)
[GIN-debug] GET    /api/v1/memory/items/:id  --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*MemoryHandler).GetItem-fm (5 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/memory/items      --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*MemoryHandler).CreateItem-fm (6 handlers)
[GIN-debug] PATCH  /api/v1/memory/items/:id  --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*MemoryHandler).UpdateItem-fm (6 handlers)
[GIN-debug] DELETE /api/v1/memory/items/:id  --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*MemoryHandler).DeleteItem-fm (6 handlers)
[GIN-debug] POST   /api/v1/memory/items/:id/restore --> github.com/LoveLosita/smartflow/backend/api.(*MemoryHandler).RestoreItem-fm (6 handlers)
[GIN-debug] [WARNING] You trusted all proxies, this is NOT safe. We recommend you to set a value.
Please check https://github.com/gin-gonic/gin/blob/master/docs/doc.md#dont-trust-all-proxies for details.
[GIN-debug] Listening and serving HTTP on :8080
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:47 | 200 |     56.2777ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-list?page=1&page_size=12&limit=12&status=active"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:48 | 200 |     51.0388ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-history?conversation_id=1655dd9b-2c4c-4b56-a712-f34c11b2634d"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:48 | 200 |      2.0207ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-meta?conversation_id=1655dd9b-2c4c-4b56-a712-f34c11b2634d"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:48 | 200 |     47.1267ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/context-stats?conversation_id=1655dd9b-2c4c-4b56-a712-f34c11b2634d"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:56 | 200 |     49.8019ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-history?conversation_id=7c7454e9-e335-4073-b0a2-dba0fdb61831"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:56 | 200 |      2.3995ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/context-stats?conversation_id=7c7454e9-e335-4073-b0a2-dba0fdb61831"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:56 | 200 |      9.1263ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-meta?conversation_id=7c7454e9-e335-4073-b0a2-dba0fdb61831"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:57 | 200 |      2.2448ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-meta?conversation_id=905d0549-c099-42aa-8ab1-e5153543e6d0"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:57 | 200 |     48.1556ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/context-stats?conversation_id=905d0549-c099-42aa-8ab1-e5153543e6d0"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:57 | 200 |     48.1556ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-history?conversation_id=905d0549-c099-42aa-8ab1-e5153543e6d0"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:57 | 200 |     49.2902ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-history?conversation_id=929fc727-291b-4f18-a5b7-aeda2abde1e3"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:57 | 200 |      1.4866ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/context-stats?conversation_id=929fc727-291b-4f18-a5b7-aeda2abde1e3"
[GIN] 2026/04/18 - 10:03:57 | 200 |      4.8978ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-meta?conversation_id=929fc727-291b-4f18-a5b7-aeda2abde1e3"

2026/04/18 10:04:06 D:/SmartFlow-Agent/backend/dao/agent.go:211 record not found
[47.428ms] [rows:0] SELECT * FROM `agent_chats` WHERE user_id = 1 AND chat_id = '6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a' ORDER BY `agent_chats`.`id` LIMIT 1
2026/04/18 10:04:06 [GORM-Cache] Invalidated conversation history cache for user 1 conversation 6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a
2026/04/18 10:04:06 [DEBUG] loadOrCreateRuntimeState chatID=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a ok=false err=<nil> hasRuntime=false hasPending=false hasCtx=false hasSchedule=false hasOriginal=false
2026/04/18 10:04:06 [INFO] memory prefetch: 启动后台检索 goroutine user=1 chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a
2026/04/18 10:04:06 [COMPACT:chat] token budget check: total=1619 budget=80000 over=false compactMsg1=false compactMsg2=false (msg0=1512 msg1=20 msg2=14 msg3=73)
2026/04/18 10:04:06 [DEBUG] chat LLM context begin phase=routing chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a round=0 message_count=4
----- message[0] -----
role: system
content:
  你叫 SmartMate，是时伴（SmartMate）的中文 AI 排程伙伴，面向大学生提供陪伴式日程管理与日常协助。
  你擅长课表与任务安排、任务管理、学习规划和随口记，也可以正常回答日常问答、生活建议、信息整理、分析讨论等非排程问题。
  你的目标是像一个越用越懂用户的伙伴一样，结合历史对话、长期记忆和当前上下文，给出贴心、清晰、可信的帮助。
  你的回复应当专业、自然、有陪伴感，偶尔可以带一点轻松幽默。
  如果用户的问题与日程无关，不要因为“不属于排程”就拒绝、回避或强行转到任务安排；只要不需要工具且你有把握，就直接回答。
  重要约束：你无法直接写入数据库。除非系统明确告知“任务已落库成功”，否则禁止使用“已安排/已记录/已帮你记下”等完成态表述。

  你是 SmartMate 的聊天路由助手。SmartMate 是时伴（SmartMate）的中文 AI 排程伙伴，面向大学生提供陪伴式日程管理与日常协助；它擅长日程安排、任务管理与学习规划，但不只会做排程。你的回复必须以路由控制码开头，控制码后紧跟用户可见的内容。

  路由规则：
  - direct_reply：纯闲聊、简单问答、轻量生活建议、打招呼、感谢等不需要工具、也不需要长链路思考的请求。控制码后直接输出完整回复。
  - execute：需要用工具处理的请求（记录任务/提醒、查询日程、移动课程、排课等），但不需要先制定计划。控制码后输出简短确认。
  - deep_answer：复杂问题但不需要工具（如分析建议、知识解释、方案比较、深度讨论等），需要深度思考后回答。控制码后不要输出任何占位过渡语，后端会直接进入第二次正式回答。
  - plan：用户明确要求先制定计划，或涉及多阶段复杂规划。控制码后输出简短确认。

  通用回答约束：
  - 非日程、非任务类问题，只要不需要工具，也应当正常回答。
  - 不要因为用户的问题不涉及排程，就说自己“只能处理日程/任务安排”。
  - 不要把普通问答、生活建议、开放式讨论，硬拐成排程请求。
  - route=direct_reply 时，控制码后的可见内容应直接回应用户问题，而不是先讲能力边界。
  - route=deep_answer 时，只输出控制码即可，不要补“让我想想”“这是个好问题”之类的占位话术。

  粗排判断：当用户意图包含"批量安排/排课/把任务类排进日程"等批量调度需求时，可设置 rough_build=true；后端会结合真实请求范围决定是否真正进入粗排。
  二次粗排约束（强约束）：
  - 若上下文已出现 rough_build_done，且用户未明确要求"重新粗排/从头重排"，必须设置 rough_build=false。
  - "移动/微调/优化/均匀化/调顺序"等请求默认视为 refine，不得再次触发 rough build。
  粗排后微调判断：
  - 仅当 rough_build=true 时才判断 refine。
  - 若用户明确提出优化目标/偏好（如"尽量均衡""周三别太满""某门课往后挪"），设 refine=true。
  - 若用户只要求"先排进去/给初稿"，未提出微调目标，设 refine=false。
  顺序授权判断：
  - reorder 仅在用户明确说明"允许打乱顺序/顺序不重要"时才为 true。
  - 用户明确要求"保持顺序/不要打乱"时必须为 false。
  - 若用户未明确提及顺序，一律为 false。
  深度思考判断：
  - thinking 仅在 route=execute 时有效。
  - 当用户请求涉及复杂推理、多条件约束、需要深度分析后才能执行的操作时，设 thinking=true。
  - 简单查询、单步操作设 thinking=false。

  输出格式（严格两段式）：
  第一段（控制码，用户不可见，后端会截取）：
  <SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="direct_reply|execute|deep_answer|plan" rough_build="false" refine="false" reorder="false" thinking="false"/>
  第二段（紧接控制码之后，用户可见）：
  根据路由输出对应内容。

  属性说明（仅 route=execute 时有效，其余路由省略这些属性）：
  - rough_build：是否需要粗排
  - refine：粗排后是否需要微调
  - reorder：是否允许打乱顺序
  - thinking：后续执行阶段是否需要深度思考

  合法示例：

  <SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="direct_reply"/>
  当然可以，我先直接回答你这个问题。

  <SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="execute"/>
  好的，我来帮你看看今天的安排。

  <SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="execute" rough_build="true" refine="false" reorder="false" thinking="false"/>
  好的，我来帮你排课。

  <SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="execute" rough_build="true" refine="true" reorder="false" thinking="true"/>
  好的，我来帮你排课并按你的偏好做微调。

  <SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="deep_answer"/>

  <SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="plan"/>
  明白，我来帮你制定一个完整的学习计划。

  禁止输出任何 JSON、markdown 代码块或额外解释。nonce 必须精确使用给定值。

----- message[1] -----
role: assistant
content:
  真实对话记录：
  user: "提醒我明天中午吃乡村基"

----- message[2] -----
role: assistant
content:
  路由补充：
  - 暂无额外流程标记。

----- message[3] -----
role: user
content:
  nonce=932ef523-3e20-4595-8a09-2ff4319f0394
  当前时间=2026-04-18 10:04

  请基于最近真实对话和本轮输入选择最合适的路由，并严格按系统约定输出控制码。

  用户本轮输入：
  提醒我明天中午吃乡村基


[DEBUG] chat LLM context end phase=routing chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a round=0
2026/04/18 10:04:06 rag level=info component=store operation=ensure_collection action=search collection=smartflow_rag_chunks corpus=memory latency_ms=5 metric_type=COSINE status=already_exists store=milvus vector_dim=1024
2026/04/18 10:04:06 rag level=error component=store operation=search action=search collection=smartflow_rag_chunks corpus=memory error=unsupported milvus filter key: status error_code=RAG_ERROR filter_count=3 latency_ms=5 status=failed store=milvus top_k=10 vector_dim=1024
2026/04/18 10:04:06 rag level=error component=runtime operation=retrieve action=search corpus=memory error=unsupported milvus filter key: status error_code=RAG_ERROR latency_ms=215 query_len=33 status=failed threshold=0.55 top_k=10
2026/04/18 10:04:07 memory level=info component=read operation=retrieve dedup_drop_count=0 degraded=true final_count=5 legacy_hit_count=0 pinned_hit_count=0 query_len=33 rag_fallback_used=true read_mode=hybrid semantic_hit_count=10 success=true user_id=1
2026/04/18 10:04:07 [INFO] memory prefetch: 后台检索完成 user=1 count=5
2026/04/18 10:04:07 outbox due messages=1, start dispatch
2026/04/18 10:04:08 [GORM-Cache] Invalidated conversation history cache for user 1 conversation 6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a
2026/04/18 10:04:09 outbox due messages=1, start dispatch
2026/04/18 10:04:09 [DEBUG] chat routing chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a route=execute needs_rough_build=false needs_refine_after_rough_build=false allow_reorder=false thinking=false has_rough_build_done=false task_class_count=0 raw=<SMARTFLOW_ROUTE nonce="932ef523-3e20-4595-8a09-2ff4319f0394" route="execute" rough_build="false" refine="false" reorder="false" thinking="false"/>
2026/04/18 10:04:10 [COMPACT:execute] token budget check: total=4060 budget=80000 over=false compactMsg1=false compactMsg2=false (msg0=3694 msg1=45 msg2=19 msg3=302)
2026/04/18 10:04:10 [DEBUG] execute LLM context begin phase=decision chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a round=1 message_count=4
----- message[0] -----
role: system
content:
  你叫 SmartMate，是时伴（SmartMate）的中文 AI 排程伙伴，面向大学生提供陪伴式日程管理与日常协助。
  你擅长课表与任务安排、任务管理、学习规划和随口记，也可以正常回答日常问答、生活建议、信息整理、分析讨论等非排程问题。
  你的目标是像一个越用越懂用户的伙伴一样，结合历史对话、长期记忆和当前上下文，给出贴心、清晰、可信的帮助。
  你的回复应当专业、自然、有陪伴感，偶尔可以带一点轻松幽默。
  如果用户的问题与日程无关，不要因为“不属于排程”就拒绝、回避或强行转到任务安排；只要不需要工具且你有把握，就直接回答。
  重要约束：你无法直接写入数据库。除非系统明确告知“任务已落库成功”，否则禁止使用“已安排/已记录/已帮你记下”等完成态表述。

  你是 SmartMate 的执行器，当前处于自由执行模式（无预定义 plan 步骤）。

  阶段事实（强约束）：
  1. 若上下文给出"粗排已完成/rough_build_done"，表示目标任务类已经进入 suggested/existing，不是待排入状态。
  2. 当前阶段目标是"微调"，不是"重新粗排"。
  3. 若上下文明确"当前未收到明确微调偏好/本轮先收口"，应直接结束而不是继续优化循环。
  4. 若用户提出了二次微调方向，本轮优先目标就是满足该方向。

  你可以做什么：
  1. 你可以基于用户给定的二次微调方向，对 suggested 做定向微调。
  2. existing 属于已安排事实层，可用于冲突判断和参考，不作为 move/batch_move/spread_even 的目标。
  3. 你可以先调用读工具补充必要事实（例如 get_overview/query_target_tasks/query_available_slots/get_task_info）。
  4. 你可以在需要日程写操作时提出 confirm（move/swap/unplace/batch_move/spread_even）。quick_note_create 不需要确认，用 action=continue；若信息足够，必须显式填写 priority_group，若信息不足则先 ask_user。
  5. 只有用户明确允许打乱顺序时，才可使用 min_context_switch。
  6. 多任务处理默认使用队列链路：先 query_target_tasks(enqueue=true) 入队，再 queue_pop_head 逐项处理。

  你不要做什么：
  1. 不要假设任务还没排进去，然后改成逐个手动 place。
  2. 不要伪造工具结果。
  3. 不要重复做同类查询而没有新增结论；连续两轮同类读查询后，必须转入执行、ask_user，或明确阻塞原因。
  4. 若工具结果与已知事实明显冲突（如无写操作却从"有任务"变成"0任务"），先自我纠错并重查一次，不要直接 ask_user。
  5. 不要连续两轮调用"同一读工具 + 等价 arguments"；若上一轮已成功返回，下一轮必须换工具或进入 confirm。
  6. 若已明确"本轮先收口"，不要继续调用 query_available_slots/move 做无目标微调。
  7. 若用户明确了微调方向，不要只做"局部看起来更空"的随机调整；每次改动都要能对应到该方向。
  8. 若顺序策略为"保持顺序"，禁止调用 min_context_switch。
  9. 不要在同一轮构造大规模 batch_move；batch_move 最多 2 条，超过请走队列逐项处理。
  10. 未调用 queue_pop_head 获取 current 前，不要调用 queue_apply_head_move。
  11. 工具参数必须严格使用 schema 字段，禁止自造别名；例如 day_from/day_to 非法，必须改用 day_start/day_end。
  12. web_search 仅在"制定学习计划需要查外部资料"时使用（如考试日期、课程信息、校历政策等）；日程排布本身（place/move/swap）不需要搜索。
  13. web_search 拿到 summary 后通常已够用；仅当需要页面详细内容时才调用 web_fetch。

  执行规则：
  1. 只输出严格 JSON，不要输出 markdown，不要在 JSON 外补充文本。
  2. 读操作：action=continue + tool_call。
  3. 写操作（日程变更，如 place/move/swap/batch_move/unplace/spread_even/min_context_switch）：action=confirm + tool_call。
  4. quick_note_create（记录任务/提醒）：若信息足够，action=continue + tool_call，并显式填写 priority_group；若信息不足且无法可靠推断，action=ask_user 先追问。
  5. 缺关键上下文且无法通过工具补齐：action=ask_user。
  6. 任务完成：action=done，并在 goal_check 总结完成证据。
  7. 流程应正式终止：action=abort。

  补充 JSON 约束：
  1. 只输出当前 action 真正需要的字段；无关字段直接省略，不要用 ""、{}、[]、null 占位。
  2. 若输出 tool_call，参数字段名只能是 arguments，禁止写成 parameters。
  3. tool_call 只能是单个对象：{"name":"工具名","arguments":{...}}，不能输出数组。
  4. 只有 action=abort 时才允许输出 abort 字段；非 abort 动作不要输出 abort。
  5. action=continue / ask_user / confirm 时，speak 必须是非空自然语言。

  可用工具（简表）：
  1. batch_move：原子性批量移动多个任务（仅 suggested，最多2条），全部成功才生效。若含 existing/pending 或任一冲突将整批失败回滚。
     参数：moves(必填,array)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：批量移动完成，2个任务全部成功。（单次最多2条）
  2. get_overview：获取规划窗口总览（任务视角，全量返回）：保留课程占位统计，展开任务清单（过滤课程明细）。
     参数：{}
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：规划窗口共27天...课程占位条目34个...任务清单（全量，已过滤课程）...
  3. get_task_info：查询单个任务详细信息，包括类别、状态、占用时段、嵌入关系。
     参数：task_id(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：[35]第一章随机事件与概率 | 状态：已预排(suggested) | 占用时段：第3天第5-6节
  4. min_context_switch：在指定任务集合内重排 suggested 任务，尽量让同类任务连续以减少上下文切换。仅在用户明确允许打乱顺序时使用。task_ids 必填（兼容 task_id）。
     参数：task_id(可选,int)；task_ids(必填,array)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：最少上下文切换重排完成：共处理 6 个任务，上下文切换次数 5 -> 2。
  5. move：将一个已预排任务（仅 suggested）移动到新位置。existing 属于已安排事实层，不参与 move。task_id/new_day/new_slot_start 必填。
     参数：new_day(必填,int)；new_slot_start(必填,int)；task_id(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：已将 [35]... 从第3天第5-6节移至第5天第3-4节。
  6. place：将一个待安排任务预排到指定位置。自动检测可嵌入宿主。task_id/day/slot_start 必填。
     参数：day(必填,int)；slot_start(必填,int)；task_id(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：已将 [35]... 预排到第5天第3-4节。
  7. query_available_slots：查询候选空位池（先返回纯空位，不足再补可嵌入位），适合 move 前的落点筛选。
     参数：after_section(可选,int)；allow_embed(可选,bool)；before_section(可选,int)；day(可选,int)；day_end(可选,int)；day_of_week(可选,array)；day_scope(可选,string:all/workday/weekend)；day_start(可选,int)；duration(可选,int)；exclude_sections(可选,array)；limit(可选,int)；section_from(可选,int)；section_to(可选,int)；slot_type(可选,string)；slot_types(可选,array)；span(可选,int)；week(可选,int)；week_filter(可选,array)；week_from(可选,int)；week_to(可选,int)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"query_available_slots","count":12,"strict_count":8,"embedded_count":4,"slots":[{"day":5,"week":12,"day_of_week":3,"slot_start":1,"slot_end":2,"slot_type":"empty"}]}
  8. query_range：查看某天或某时段的细粒度占用详情。day 必填，slot_start/slot_end 选填（不填查整天）。
     参数：day(必填,int)；slot_end(可选,int)；slot_start(可选,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：第5天第3-6节：第3节空、第4节空...
  9. query_target_tasks：查询候选任务集合，可按 status/week/day/task_id/category 筛选；默认自动入队，供后续 queue_pop_head 逐项处理。
     参数：category(可选,string)；day(可选,int)；day_end(可选,int)；day_of_week(可选,array)；day_scope(可选,string:all/workday/weekend)；day_start(可选,int)；enqueue(可选,bool)；limit(可选,int)；reset_queue(可选,bool)；status(可选,string:all/existing/suggested/pending)；task_id(可选,int)；task_ids(可选,array)；task_item_id(可选,int)；task_item_ids(可选,array)；week(可选,int)；week_filter(可选,array)；week_from(可选,int)；week_to(可选,int)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"query_target_tasks","count":6,"status":"suggested","enqueue":true,"enqueued":6,"queue":{"pending_count":6},"items":[{"task_id":35,"name":"示例任务","status":"suggested","slots":[{"day":3,"week":12,"day_of_week":1,"slot_start":5,"slot_end":6}]}]}
  10. queue_apply_head_move：将当前队首任务移动到指定位置并自动出队。仅作用于 current，不接受 task_id。new_day/new_slot_start 必填。
     参数：new_day(必填,int)；new_slot_start(必填,int)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"queue_apply_head_move","success":true,"task_id":35,"pending_count":4,"completed_count":2,"result":"已将 [35]... 从第3天第5-6节移至第5天第3-4节。"}
  11. queue_pop_head：弹出并返回当前队首任务；若已有 current 则复用，保证一次只处理一个任务。
     参数：{}
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"queue_pop_head","has_head":true,"pending_count":5,"current":{"task_id":35,"name":"示例任务","status":"suggested","slots":[{"day":3,"week":12,"day_of_week":1,"slot_start":5,"slot_end":6}]}}
  12. queue_skip_head：跳过当前队首任务（不改日程），将其标记为 skipped 并继续后续队列。
     参数：reason(可选,string)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"queue_skip_head","success":true,"skipped_task_id":35,"pending_count":4,"skipped_count":1}
  13. queue_status：查看当前待处理队列状态（pending/current/completed/skipped）。
     参数：{}
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"queue_status","pending_count":5,"completed_count":1,"skipped_count":0,"current_task_id":35,"current_attempt":1}
  14. quick_note_create：记录一条任务/提醒/待办事项到用户的任务列表。支持中文相对时间（如“明天下午3点”、“下周一”）。title 必填。记录成功后，回复时应包含一句与任务内容相关的轻松跟进话术（不超过30字），类似朋友间的友好调侃。
     参数：deadline_at(可选,string)；priority_group(可选,int)；title(必填,string)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：自然语言结果（成功/失败原因/关键数据摘要）。
  15. spread_even：在给定任务集合内做均匀化铺开：先按筛选条件收集候选坑位，再规划并原子落地。task_ids 必填（兼容 task_id）。
     参数：after_section(可选,int)；allow_embed(可选,bool)；before_section(可选,int)；day(可选,int)；day_end(可选,int)；day_of_week(可选,array)；day_scope(可选,string:all/workday/weekend)；day_start(可选,int)；exclude_sections(可选,array)；limit(可选,int)；slot_type(可选,string)；slot_types(可选,array)；task_id(可选,int)；task_ids(必填,array)；week(可选,int)；week_filter(可选,array)；week_from(可选,int)；week_to(可选,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：均匀化调整完成：共处理 6 个任务，候选坑位 24 个。
  16. swap：交换两个已落位任务的位置。两个任务必须时长相同。task_a/task_b 必填。
     参数：task_a(必填,int)；task_b(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：交换完成：[35]... ↔ [36]...
  17. unplace：将一个已落位任务移除，恢复为待安排状态。会自动清理嵌入关系。task_id 必填。
     参数：task_id(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：已将 [35]... 移除，恢复为待安排状态。
  18. web_fetch：抓取指定 URL 的正文内容并做最小 HTML 清洗。url 必填。
     参数：max_chars(可选,int)；url(必填,string)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"web_fetch","url":"https://example.com/page","title":"页面标题","content":"正文内容...","truncated":false}
  19. web_search：Web 搜索：根据 query 返回结构化检索结果（标题/摘要/URL/来源域名/时间）。query 必填。
     参数：domain_allow(可选,array)；query(必填,string)；recency_days(可选,int)；top_k(可选,int)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"web_search","query":"检索关键词","count":2,"items":[{"title":"搜索结果标题","url":"https://example.com/page","snippet":"摘要片段...","domain":"example.com","published_at":"2025-04-10"}]}

----- message[1] -----
role: assistant
content:
  历史上下文：
  对话历史：
  user: "提醒我明天中午吃乡村基"
  - 阶段锚点：按当前工具事实推进，不做无依据操作。

----- message[2] -----
role: assistant
content:
  当轮 ReAct Loop 记录：
  - 已清空（新一轮 loop 准备中）。

----- message[3] -----
role: system
content:
  当前执行状态：
  - 当前轮次：1/60
  - 当前模式：自由执行（无预定义步骤）
  - 啥时候结束Loop：你可以根据工具调用记录自行判断。
  - 非目标：不重新粗排、不修改无关任务类。
  - 参数纪律：工具参数必须严格使用 schema 字段；若返回'参数非法'，需先改参再继续。
  - 顺序策略：默认保持 suggested 相对顺序，禁止调用 min_context_switch。
  相关记忆（仅在确有帮助时参考，不要机械复述）：
  以下是与当前对话相关的用户记忆，仅在自然且确实有帮助时参考，不要生硬复述。
  - [约束] 用户需要智能编排任务，明确要求不要早八（早8点前）和晚10（晚10点后）的安排
  - [偏好] 用户表示自己喜欢听歌
  - [待办线索] 用户需要提醒明天中午吃乡村基
  - [待办线索] 用户希望被提醒有空时买双鞋子
  - [偏好] 用户偏爱黑咖啡
  本轮指令：请继续当前任务的执行阶段，严格输出 JSON。


[DEBUG] execute LLM context end phase=decision chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a round=1
2026/04/18 10:04:15 rag level=error component=store operation=search action=search collection=smartflow_rag_chunks corpus=memory error=unsupported milvus filter key: status error_code=RAG_ERROR filter_count=4 latency_ms=0 status=failed store=milvus top_k=5 vector_dim=1024
2026/04/18 10:04:15 rag level=error component=runtime operation=retrieve action=search corpus=memory error=unsupported milvus filter key: status error_code=RAG_ERROR latency_ms=115 query_len=54 status=failed threshold=0.6 top_k=5
2026/04/18 10:04:15 [WARN][去重] Milvus 语义召回失败，降级到 MySQL: user_id=1 memory_type=todo_hint topk=5 err=unsupported milvus filter key: status
2026/04/18 10:04:15 [DEBUG][去重] 语义召回候选: job_id=65 user_id=1 memory_type=todo_hint candidate_count=2
2026/04/18 10:04:15 [DEBUG][去重] 候选详情: memory_id=30 score=0.0000 content="用户需要提醒明天中午吃乡村基"
2026/04/18 10:04:15 [DEBUG][去重] 候选详情: memory_id=29 score=0.0000 content="用户希望被提醒有空时买双鞋子"
2026/04/18 10:04:17 [DEBUG][去重] LLM 比对结果: candidate_id=30 score=0.0000 relation=duplicate reason="新事实与旧记忆内容完全一致，都是提醒明天中午吃乡村基" candidate_content="用户需要提醒明天中午吃乡村基"
2026/04/18 10:04:17 [DEBUG] execute LLM 响应 chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a round=1 action=continue speak_len=57 raw_len=301 raw_preview=```json
{
  "action": "continue",
  "speak": "好的，帮你记下明天中午吃乡村基的提醒。",
  "tool_call": {
    "name": "quick_note_create",
    "arguments": {
      "title": "明天中午吃乡村基",
      "deadline_at": "明天中午12点",

2026/04/18 10:04:18 [DEBUG] execute tool chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a round=1 tool=quick_note_create args={"_user_id":1,"deadline_at":"明天中午12点","priority_group":2,"title":"明天中午吃乡村基"} before=tasks=117 pending=56 suggested=0 existing=61 task_item_with_slot=0 event_with_slot=52 after=tasks=117 pending=56 suggested=0 existing=61 task_item_with_slot=0 event_with_slot=52 result_preview={"task_id":56,"title":"明天中午吃乡村基","priority_label":"重要不紧急","deadline_at":"2026-04-19 12:00","message":"已记录：明天中午吃乡村基（重要不紧急，截止 2026-04-19 12:00）。回复时请用轻松友好的语气，加一句与任务内容相关的俏皮话（不超过30字）。"}
2026/04/18 10:04:18 [GORM-Cache] Invalidated task list cache for user 1
2026/04/18 10:04:18 [COMPACT:execute] token budget check: total=4224 budget=80000 over=false compactMsg1=false compactMsg2=false (msg0=3694 msg1=66 msg2=162 msg3=302)
2026/04/18 10:04:18 [DEBUG] execute LLM context begin phase=decision chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a round=2 message_count=4
----- message[0] -----
role: system
content:
  你叫 SmartMate，是时伴（SmartMate）的中文 AI 排程伙伴，面向大学生提供陪伴式日程管理与日常协助。
  你擅长课表与任务安排、任务管理、学习规划和随口记，也可以正常回答日常问答、生活建议、信息整理、分析讨论等非排程问题。
  你的目标是像一个越用越懂用户的伙伴一样，结合历史对话、长期记忆和当前上下文，给出贴心、清晰、可信的帮助。
  你的回复应当专业、自然、有陪伴感，偶尔可以带一点轻松幽默。
  如果用户的问题与日程无关，不要因为“不属于排程”就拒绝、回避或强行转到任务安排；只要不需要工具且你有把握，就直接回答。
  重要约束：你无法直接写入数据库。除非系统明确告知“任务已落库成功”，否则禁止使用“已安排/已记录/已帮你记下”等完成态表述。

  你是 SmartMate 的执行器，当前处于自由执行模式（无预定义 plan 步骤）。

  阶段事实（强约束）：
  1. 若上下文给出"粗排已完成/rough_build_done"，表示目标任务类已经进入 suggested/existing，不是待排入状态。
  2. 当前阶段目标是"微调"，不是"重新粗排"。
  3. 若上下文明确"当前未收到明确微调偏好/本轮先收口"，应直接结束而不是继续优化循环。
  4. 若用户提出了二次微调方向，本轮优先目标就是满足该方向。

  你可以做什么：
  1. 你可以基于用户给定的二次微调方向，对 suggested 做定向微调。
  2. existing 属于已安排事实层，可用于冲突判断和参考，不作为 move/batch_move/spread_even 的目标。
  3. 你可以先调用读工具补充必要事实（例如 get_overview/query_target_tasks/query_available_slots/get_task_info）。
  4. 你可以在需要日程写操作时提出 confirm（move/swap/unplace/batch_move/spread_even）。quick_note_create 不需要确认，用 action=continue；若信息足够，必须显式填写 priority_group，若信息不足则先 ask_user。
  5. 只有用户明确允许打乱顺序时，才可使用 min_context_switch。
  6. 多任务处理默认使用队列链路：先 query_target_tasks(enqueue=true) 入队，再 queue_pop_head 逐项处理。

  你不要做什么：
  1. 不要假设任务还没排进去，然后改成逐个手动 place。
  2. 不要伪造工具结果。
  3. 不要重复做同类查询而没有新增结论；连续两轮同类读查询后，必须转入执行、ask_user，或明确阻塞原因。
  4. 若工具结果与已知事实明显冲突（如无写操作却从"有任务"变成"0任务"），先自我纠错并重查一次，不要直接 ask_user。
  5. 不要连续两轮调用"同一读工具 + 等价 arguments"；若上一轮已成功返回，下一轮必须换工具或进入 confirm。
  6. 若已明确"本轮先收口"，不要继续调用 query_available_slots/move 做无目标微调。
  7. 若用户明确了微调方向，不要只做"局部看起来更空"的随机调整；每次改动都要能对应到该方向。
  8. 若顺序策略为"保持顺序"，禁止调用 min_context_switch。
  9. 不要在同一轮构造大规模 batch_move；batch_move 最多 2 条，超过请走队列逐项处理。
  10. 未调用 queue_pop_head 获取 current 前，不要调用 queue_apply_head_move。
  11. 工具参数必须严格使用 schema 字段，禁止自造别名；例如 day_from/day_to 非法，必须改用 day_start/day_end。
  12. web_search 仅在"制定学习计划需要查外部资料"时使用（如考试日期、课程信息、校历政策等）；日程排布本身（place/move/swap）不需要搜索。
  13. web_search 拿到 summary 后通常已够用；仅当需要页面详细内容时才调用 web_fetch。

  执行规则：
  1. 只输出严格 JSON，不要输出 markdown，不要在 JSON 外补充文本。
  2. 读操作：action=continue + tool_call。
  3. 写操作（日程变更，如 place/move/swap/batch_move/unplace/spread_even/min_context_switch）：action=confirm + tool_call。
  4. quick_note_create（记录任务/提醒）：若信息足够，action=continue + tool_call，并显式填写 priority_group；若信息不足且无法可靠推断，action=ask_user 先追问。
  5. 缺关键上下文且无法通过工具补齐：action=ask_user。
  6. 任务完成：action=done，并在 goal_check 总结完成证据。
  7. 流程应正式终止：action=abort。

  补充 JSON 约束：
  1. 只输出当前 action 真正需要的字段；无关字段直接省略，不要用 ""、{}、[]、null 占位。
  2. 若输出 tool_call，参数字段名只能是 arguments，禁止写成 parameters。
  3. tool_call 只能是单个对象：{"name":"工具名","arguments":{...}}，不能输出数组。
  4. 只有 action=abort 时才允许输出 abort 字段；非 abort 动作不要输出 abort。
  5. action=continue / ask_user / confirm 时，speak 必须是非空自然语言。

  可用工具（简表）：
  1. batch_move：原子性批量移动多个任务（仅 suggested，最多2条），全部成功才生效。若含 existing/pending 或任一冲突将整批失败回滚。
     参数：moves(必填,array)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：批量移动完成，2个任务全部成功。（单次最多2条）
  2. get_overview：获取规划窗口总览（任务视角，全量返回）：保留课程占位统计，展开任务清单（过滤课程明细）。
     参数：{}
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：规划窗口共27天...课程占位条目34个...任务清单（全量，已过滤课程）...
  3. get_task_info：查询单个任务详细信息，包括类别、状态、占用时段、嵌入关系。
     参数：task_id(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：[35]第一章随机事件与概率 | 状态：已预排(suggested) | 占用时段：第3天第5-6节
  4. min_context_switch：在指定任务集合内重排 suggested 任务，尽量让同类任务连续以减少上下文切换。仅在用户明确允许打乱顺序时使用。task_ids 必填（兼容 task_id）。
     参数：task_id(可选,int)；task_ids(必填,array)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：最少上下文切换重排完成：共处理 6 个任务，上下文切换次数 5 -> 2。
  5. move：将一个已预排任务（仅 suggested）移动到新位置。existing 属于已安排事实层，不参与 move。task_id/new_day/new_slot_start 必填。
     参数：new_day(必填,int)；new_slot_start(必填,int)；task_id(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：已将 [35]... 从第3天第5-6节移至第5天第3-4节。
  6. place：将一个待安排任务预排到指定位置。自动检测可嵌入宿主。task_id/day/slot_start 必填。
     参数：day(必填,int)；slot_start(必填,int)；task_id(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：已将 [35]... 预排到第5天第3-4节。
  7. query_available_slots：查询候选空位池（先返回纯空位，不足再补可嵌入位），适合 move 前的落点筛选。
     参数：after_section(可选,int)；allow_embed(可选,bool)；before_section(可选,int)；day(可选,int)；day_end(可选,int)；day_of_week(可选,array)；day_scope(可选,string:all/workday/weekend)；day_start(可选,int)；duration(可选,int)；exclude_sections(可选,array)；limit(可选,int)；section_from(可选,int)；section_to(可选,int)；slot_type(可选,string)；slot_types(可选,array)；span(可选,int)；week(可选,int)；week_filter(可选,array)；week_from(可选,int)；week_to(可选,int)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"query_available_slots","count":12,"strict_count":8,"embedded_count":4,"slots":[{"day":5,"week":12,"day_of_week":3,"slot_start":1,"slot_end":2,"slot_type":"empty"}]}
  8. query_range：查看某天或某时段的细粒度占用详情。day 必填，slot_start/slot_end 选填（不填查整天）。
     参数：day(必填,int)；slot_end(可选,int)；slot_start(可选,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：第5天第3-6节：第3节空、第4节空...
  9. query_target_tasks：查询候选任务集合，可按 status/week/day/task_id/category 筛选；默认自动入队，供后续 queue_pop_head 逐项处理。
     参数：category(可选,string)；day(可选,int)；day_end(可选,int)；day_of_week(可选,array)；day_scope(可选,string:all/workday/weekend)；day_start(可选,int)；enqueue(可选,bool)；limit(可选,int)；reset_queue(可选,bool)；status(可选,string:all/existing/suggested/pending)；task_id(可选,int)；task_ids(可选,array)；task_item_id(可选,int)；task_item_ids(可选,array)；week(可选,int)；week_filter(可选,array)；week_from(可选,int)；week_to(可选,int)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"query_target_tasks","count":6,"status":"suggested","enqueue":true,"enqueued":6,"queue":{"pending_count":6},"items":[{"task_id":35,"name":"示例任务","status":"suggested","slots":[{"day":3,"week":12,"day_of_week":1,"slot_start":5,"slot_end":6}]}]}
  10. queue_apply_head_move：将当前队首任务移动到指定位置并自动出队。仅作用于 current，不接受 task_id。new_day/new_slot_start 必填。
     参数：new_day(必填,int)；new_slot_start(必填,int)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"queue_apply_head_move","success":true,"task_id":35,"pending_count":4,"completed_count":2,"result":"已将 [35]... 从第3天第5-6节移至第5天第3-4节。"}
  11. queue_pop_head：弹出并返回当前队首任务；若已有 current 则复用，保证一次只处理一个任务。
     参数：{}
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"queue_pop_head","has_head":true,"pending_count":5,"current":{"task_id":35,"name":"示例任务","status":"suggested","slots":[{"day":3,"week":12,"day_of_week":1,"slot_start":5,"slot_end":6}]}}
  12. queue_skip_head：跳过当前队首任务（不改日程），将其标记为 skipped 并继续后续队列。
     参数：reason(可选,string)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"queue_skip_head","success":true,"skipped_task_id":35,"pending_count":4,"skipped_count":1}
  13. queue_status：查看当前待处理队列状态（pending/current/completed/skipped）。
     参数：{}
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"queue_status","pending_count":5,"completed_count":1,"skipped_count":0,"current_task_id":35,"current_attempt":1}
  14. quick_note_create：记录一条任务/提醒/待办事项到用户的任务列表。支持中文相对时间（如“明天下午3点”、“下周一”）。title 必填。记录成功后，回复时应包含一句与任务内容相关的轻松跟进话术（不超过30字），类似朋友间的友好调侃。
     参数：deadline_at(可选,string)；priority_group(可选,int)；title(必填,string)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：自然语言结果（成功/失败原因/关键数据摘要）。
  15. spread_even：在给定任务集合内做均匀化铺开：先按筛选条件收集候选坑位，再规划并原子落地。task_ids 必填（兼容 task_id）。
     参数：after_section(可选,int)；allow_embed(可选,bool)；before_section(可选,int)；day(可选,int)；day_end(可选,int)；day_of_week(可选,array)；day_scope(可选,string:all/workday/weekend)；day_start(可选,int)；exclude_sections(可选,array)；limit(可选,int)；slot_type(可选,string)；slot_types(可选,array)；task_id(可选,int)；task_ids(必填,array)；week(可选,int)；week_filter(可选,array)；week_from(可选,int)；week_to(可选,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：均匀化调整完成：共处理 6 个任务，候选坑位 24 个。
  16. swap：交换两个已落位任务的位置。两个任务必须时长相同。task_a/task_b 必填。
     参数：task_a(必填,int)；task_b(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：交换完成：[35]... ↔ [36]...
  17. unplace：将一个已落位任务移除，恢复为待安排状态。会自动清理嵌入关系。task_id 必填。
     参数：task_id(必填,int)
     返回类型：string（自然语言文本）
     返回示例：已将 [35]... 移除，恢复为待安排状态。
  18. web_fetch：抓取指定 URL 的正文内容并做最小 HTML 清洗。url 必填。
     参数：max_chars(可选,int)；url(必填,string)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"web_fetch","url":"https://example.com/page","title":"页面标题","content":"正文内容...","truncated":false}
  19. web_search：Web 搜索：根据 query 返回结构化检索结果（标题/摘要/URL/来源域名/时间）。query 必填。
     参数：domain_allow(可选,array)；query(必填,string)；recency_days(可选,int)；top_k(可选,int)
     返回类型：string（JSON字符串）
     返回示例：{"tool":"web_search","query":"检索关键词","count":2,"items":[{"title":"搜索结果标题","url":"https://example.com/page","snippet":"摘要片段...","domain":"example.com","published_at":"2025-04-10"}]}

----- message[1] -----
role: assistant
content:
  历史上下文：
  对话历史：
  user: "提醒我明天中午吃乡村基"
  assistant: "好的，帮你记下明天中午吃乡村基的提醒。"
  - 阶段锚点：按当前工具事实推进，不做无依据操作。

----- message[2] -----
role: assistant
content:
  当轮 ReAct Loop 记录：
  1) thought/reason：好的，帮你记下明天中午吃乡村基的提醒。
     tool_call：quick_note_create({"_user_id":1,"deadline_at":"明天中午12点","priority_group":2,"title":"明天中午吃乡村基"})
     observation：{"task_id":56,"title":"明天中午吃乡村基","priority_label":"重要不紧急","deadline_at":"2026-04-19 12:00","message":"已记录：明天中午吃乡村基（重要不紧急，截止 2026-04-19 12:00）。回复时请用轻松友好的语气，加一句与任务内容相关的俏皮话（不超过30字）。"}

----- message[3] -----
role: system
content:
  当前执行状态：
  - 当前轮次：2/60
  - 当前模式：自由执行（无预定义步骤）
  - 啥时候结束Loop：你可以根据工具调用记录自行判断。
  - 非目标：不重新粗排、不修改无关任务类。
  - 参数纪律：工具参数必须严格使用 schema 字段；若返回'参数非法'，需先改参再继续。
  - 顺序策略：默认保持 suggested 相对顺序，禁止调用 min_context_switch。
  相关记忆（仅在确有帮助时参考，不要机械复述）：
  以下是与当前对话相关的用户记忆，仅在自然且确实有帮助时参考，不要生硬复述。
  - [约束] 用户需要智能编排任务，明确要求不要早八（早8点前）和晚10（晚10点后）的安排
  - [偏好] 用户表示自己喜欢听歌
  - [待办线索] 用户需要提醒明天中午吃乡村基
  - [待办线索] 用户希望被提醒有空时买双鞋子
  - [偏好] 用户偏爱黑咖啡
  本轮指令：请继续当前任务的执行阶段，严格输出 JSON。


[DEBUG] execute LLM context end phase=decision chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a round=2
2026/04/18 10:04:18 outbox due messages=1, start dispatch
2026/04/18 10:04:19 [GORM-Cache] Invalidated conversation history cache for user 1 conversation 6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a
2026/04/18 10:04:19 [DEBUG][去重] LLM 比对结果: candidate_id=29 score=0.0000 relation=unrelated reason="新事实是关于明天中午吃饭的提醒，旧记忆是关于买鞋子的提醒，两者属于不同待办事项" candidate_content="用户希望被提醒有空时买双鞋子"
2026/04/18 10:04:19 [DEBUG][去重] 汇总决策: job_id=65 action=NONE target_id=0 reason="存在完全重复的旧记忆，跳过写入"
2026/04/18 10:04:19 memory level=info component=write operation=decision candidate_count=2 conversation_id=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a fact_type=todo_hint fallback_mode=rag_to_mysql final_action=NONE job_id=65 success=true user_id=1
2026/04/18 10:04:19 [去重] 决策流程完成: job_id=65 user_id=1 新增=0 更新=0 删除=0 跳过=1
2026/04/18 10:04:19 memory level=info component=write operation=job conversation_id=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a job_id=65 status=success success=true user_id=1
[GIN] 2026/04/18 - 10:04:25 | 200 |   19.2626896s |       127.0.0.1 | POST     "/api/v1/agent/chat"
2026/04/18 10:04:25 [ERROR] newAgent graph 执行失败 trace=a35fc40f-261f-4d51-93cd-783f256b9902 chat=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a: [NodeRunError] 执行阶段模型调用失败: failed to create chat completion: context canceled
------------------------
node path: [execute]
2026/04/18 10:04:25 错误通道已满，丢弃错误: context canceled
[GIN] 2026/04/18 - 10:04:25 | 200 |     50.3305ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-list?page=1&page_size=12&limit=12&status=active"
[GIN] 2026/04/18 - 10:04:26 | 200 |     49.4404ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-history?conversation_id=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a"
[GIN] 2026/04/18 - 10:04:26 | 200 |      1.9621ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/context-stats?conversation_id=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a"
[GIN] 2026/04/18 - 10:04:26 | 200 |     28.7049ms |       127.0.0.1 | GET      "/api/v1/agent/conversation-meta?conversation_id=6c0edfe9-2dba-4927-905b-bfdb06e19e2a"
